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知识填字游戏：利用大型语言模型进行结构化知识的几何推理
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了结构化知识的几何推理方法，使用 Knowledge Crosswords 进行实验，附加了两种新方法，结果表明 Verify-All 方法在性能上大幅优于其他方法，并且对于困难问题更加稳健。但LLMs在结构化知识的几何推理能力仍不够强大，易受影响。
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关键要点
- 本研究提出了结构化知识的几何推理方法。
- 使用 Knowledge Crosswords 进行广泛实验评估现有的 LLMs 提示方法。
- 附加了两种新方法：Staged Prompting 和 Verify-All。
- Verify-All 方法在性能上大幅优于其他方法，尤其在困难问题上表现更稳健。
- 基准方法在简单问题上表现良好，但在困难问题上表现不佳。
- LLMs 在结构化知识的几何推理能力仍不够强大，易受多种因素影响。
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